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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GLM-5.2

vs

Welches Modell wofür

Beide teilen einen Kontext von 1,000,000 Tokens und ein Text-rein, Text-raus-Profil mit Chat, Code, Reasoning und Tools, der Unterschied liegt also bei Output-Länge und Preis, und deepseek-v4-pro-0813 führt jetzt bei beidem: $1.32 Input gegenüber $1.4 und $3.96 Output gegenüber $4.4, jeweils etwas unter glm-5.2, Cache-Reads mit $0.132 gegenüber $0.26 etwa 2x günstiger, und 393216 Output-Tokens gegenüber 131072. Wählen Sie deepseek-v4-pro-0813, wenn eine einzelne Antwort sehr lang werden muss oder Cache-Wiederverwendung hoch ist. Wählen Sie glm-5.2 für sein Long-Context-Flag oder die Möglichkeit, Thinking pro Anfrage abzuschalten.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4 Pro (0813)1813 / 211 / 21GLM-5.2025 / 801 / 80

18 bei beiden gemessen.

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
62.7%
46.2%
Cybergym
83.3%
77.2%
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 laut Z.ai · 2026-09-04
1590
1508
Harvey Lab-AA
N/A
91%
GPQA Diamond
92.4%
91.2%
Agents' Last Exam
25.7%
23.8%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2 Δ
Eingabe / 1M Tokens $1.32 $1.4 0.94×
Ausgabe / 1M Tokens $3.96 $4.4 0.9×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.132 $0.26 0.51×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr - -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

DeepSeek V4 Pro (0813) · $1.32 GLM-5.2 · $1.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung immer aktiv konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) nicht veröffentlicht
Mindestlänge des gecachten Präfixes nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht

Spezifikationen

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2
Eingabemodalitäten Text Text
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-08-13 2026-06-16
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 393K 131K
Thinking-Parameter reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Zulässige Werte
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • none
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
Standardwert - enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: DeepSeek V4 Pro (0813) · GLM-5.2

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.

Ausgabe 308 tok (+226 Thinking) Latenz 5.1 s

GLM-5.2 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.

Ausgabe 1223 tok (+1138 Thinking) Latenz 17.1 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.

Ausgabe 1315 tok (+1130 Thinking) Latenz 16.9 s

GLM-5.2 verfehlt · 1/8 cases (fails [1])

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 […]

Ausgabe 4097 tok (+4036 Thinking) Latenz 58.4 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

Ausgabe 2155 tok (+2121 Thinking) Latenz 26.0 s

GLM-5.2 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

Ausgabe 1947 tok (+1893 Thinking) Latenz 30.9 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 121 words, 0 banned, 1 question

Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.

Ausgabe 2845 tok (+2694 Thinking) Latenz 25.5 s

GLM-5.2 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.

Ausgabe 11125 tok (+10984 Thinking) Latenz 114.8 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro-0813",
    # model="glm-5.2",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: DeepSeek V4 Pro (0813) oder GLM-5.2?

DeepSeek V4 Pro (0813) ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($1.32 vs. $1.4, Faktor 1.1). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich DeepSeek V4 Pro (0813) gegen GLM-5.2 A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen DeepSeek V4 Pro (0813) und GLM-5.2 Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen